pandas统计行相同的值

要统计行相同的值，可以使用pandas中的groupby函数和agg函数。

首先，使用groupby函数将DataFrame按照行进行分组。可以选择按照一列或多列进行分组。

例如，假设DataFrame的名字是df，要按照列A和列B进行分组，可以使用以下代码：
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

接下来，可以使用agg函数对每个分组进行聚合操作，统计行相同的值。agg函数可以传入多个聚合操作，可以是内置的聚合函数（如sum、mean、count等），也可以是自己定义的函数。

例如，假设要统计每个分组中列C的和、列D的平均值和列E的最大值，可以使用以下代码：
result = grouped.agg({'C': 'sum', 'D': 'mean', 'E': 'max'})

最后，得到的result是一个新的DataFrame，其中包含了每个分组的统计结果。每一行表示一个分组，每一列表示一个聚合操作的结果。

可以将结果保存到一个新的DataFrame中，或者根据需要进行进一步的分析和处理。

以上是使用pandas统计行相同的值的简要步骤。具体的操作要根据实际需求和数据结构来定。希望可以帮助到你。

相关问题

pandas函数max统计每行的最大值的数量

你可以使用`pandas.DataFrame.max`函数来找到每行的最大值，然后使用`pandas.DataFrame.eq`函数来检查每个元素是否等于该行的最大值。接着使用`pandas.DataFrame.sum`函数来统计每行的最大值的数量。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每行的最大值的数量
max_values = df.max(axis=1)
count_max = df.eq(max_values, axis=0).sum(axis=1)

print(count_max)

这将输出以下结果：

0    1
1    1
2    1
dtype: int64

其中，每个数字表示每行的最大值的数量。